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本发明涉及一种用于计算机辅助诊断的乳腺B超图像特征自学习提取方法，首先基于中等规模以上的乳腺B超病灶区域图像集无监督训练出一个卷积受限玻尔兹曼机(CRBM)，对于任意给定的一幅B超病灶区域图像，首先将其输入训练好的CRBM，由CRBM提取得到乳腺B超图像的初始特征；随后，利用主成分分析法(PCA)对初始特征进行降维，得到可用于计算机辅助诊断的低维乳腺B超图像特征，完成乳腺B超图像浅层特征的自学习提取。本发明采用完全无监督的形式，从已有的乳腺B超图像数据中去自学习特征，减少工作量，避免了人工干涉，该方法实现灵活，具有较强的实用性。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201510413836.9
Filing Date： 2015/7/15
Publication Date： 2018/8/17
Pub. No.： CN105023023B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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